ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans

ক্যাসকেড সহজ k-মানে Calinski-Harabasz মানদণ্ড অনুযায়ী সেরা k নির্বাচন করে। আরও তথ্যের জন্য দেখুন:

ক্যালিনস্কি, টি. এবং জে. হারবাসজ। 1974. ক্লাস্টার বিশ্লেষণের জন্য একটি ডেনড্রাইট পদ্ধতি। কমুন স্ট্যাট 3: 1-27।

ব্যবহার	রিটার্নস
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans( minClusters , maxClusters , restarts , manual , init , distanceFunction , maxIterations )	ক্লাস্টার

যুক্তি	টাইপ	বিস্তারিত
minClusters	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 2	ক্লাস্টারের ন্যূনতম সংখ্যা।
maxClusters	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 10	ক্লাস্টারের সর্বাধিক সংখ্যা।
restarts	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 10	রিস্টার্টের সংখ্যা।
manual	বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা	ম্যানুয়ালি ক্লাস্টার সংখ্যা নির্বাচন করুন.
init	বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা	k-means++ অ্যালগরিদম (প্রাথমিক ক্লাস্টার কেন্দ্রগুলির আদর্শ র্যান্ডম নির্বাচনের পরিবর্তে) সম্ভাব্য দূরবর্তী প্রথম লাইক পদ্ধতি ব্যবহার করে আরম্ভ করবেন কিনা তা সেট করুন।
distanceFunction	স্ট্রিং, ডিফল্ট: "ইউক্লিডীয়"	ব্যবহার করার জন্য দূরত্ব ফাংশন। বিকল্পগুলি হল: ইউক্লিডিয়ান এবং ম্যানহাটন।
maxIterations	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: নাল	k-এর জন্য পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যা।